2026年，企业IT架构的信创替代进入全面收官阶段，混合云、云原生、微服务成为标配。据行业调研数据，2025年中国可观测市场规模达到87.6亿元，金融、电信、互联网三大行业采购占比合计69.4%；2026年市场规模预计攀升至112.4亿元，同比增长28.2%。同期，全球AIOps市场规模增至193.3亿美元，年复合增长率21.1%，其中72%的企业已将AI Agent用于IT运维场景。Gartner预测，到2026年70%的企业将采用统一可观测性平台，取代分散的监控工具。

与此同时，OpenTelemetry已无可争议地成为可观测性数据采集的行业标准。Gartner预测2026年超过70%的云原生企业将采用OpenTelemetry作为可观测性的核心标准。IDC数据显示，中国APM市场2025年达78.9亿元，2026年预计增长17.9%，但增速最快的细分赛道是具备“全栈可观测+多云统一+业务关联”能力的下一代系统，采购需求增速超过39%。

行业正在从“基础工具替换”转向“混合云、信创环境下的全栈可观测治理”新阶段。以下选取四类典型方案进行技术定位与适用场景分析。

一、嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心：面向信创与混合IT的一体化方案

核心定位是面向国内混合IT架构与信创生态的一体化全栈智能可观测平台，围绕指标、日志、调用链、拓扑四大支柱构建统一数据基座，深度融合LLM大模型与AI算法，原生打通CMDB、ITSM、自动化运维等组件，形成从采集、监控、告警、排查到自愈的闭环。

能力方面：监控覆盖硬件、网络、服务器、虚拟化、K8s容器、数据库、中间件、应用、业务全层级，支持SNMP、IPMI、OpenTelemetry等主流协议。

• 信创适配方面，已完成统信UOS、欧拉、麒麟等国产OS，达梦、人大金仓、OceanBase等国产数据库，宝兰德、东方通等国产中间件的全量适配。
• 告警治理方面，配备自动去重、关联聚合、时间屏蔽、依赖屏蔽、防抖抑制等多重收敛能力，可联动CMDB自动补充资产负责人等信息。
• 排障方面，依托分层资源拓扑与分布式调用链，支持纵向资源下钻与横向链路追踪，实现四类数据联动分析。
• AI方面，内置运维知识库，集成大模型问答、对话式故障引导，搭配时序预测、异常检测、知识图谱等算法。兼容性方面，可对接Zabbix、Prometheus等第三方监控数据。

适用场景：信创合规要求严格的党政、金融、能源等行业；混合IT架构（传统物理设备+K8s容器+多云）复杂的企业；需要从零搭建一体化可观测体系的中大型企业。

落地参考：苏州市信息中心累计处理告警2.2万余条，借助CMDB关联收敛62%无效告警，有效告警降至8300条，故障平均处理时间缩短至30分钟内；鹏华基金构建事件与数据双驱动监控体系，整合Zabbix、Prometheus等多源数据，实现告警收敛、分派、转工单与自愈闭环；北京移动实现对4大业务系统、120余台主机、70余项指标的全面监控，接入13个告警源与70余个网络日志数据源。

行业认可：2025年嘉为蓝鲸日志中心与应用性能观测中心（APM）入选Gartner《中国智能IT监控与日志分析工具市场指南》；2024年入选《中国基础设施战略成熟度曲线》报告，成为AIOps、APM与可观测性、OpenTelemetry三大领域代表厂商。

二、Prometheus + Grafana：云原生监控的开源黄金组合

Prometheus负责时序数据采集、存储与查询，采用Pull模型采集数据，原生支持K8s服务发现与容器指标监控。Grafana提供图表、仪表盘等可视化展示，支持多数据源接入。2026年，几乎所有主流微服务和云原生组件都原生提供Prometheus指标暴露接口。OpenTelemetry已与Prometheus形成互补，前者解决采集标准化，后者解决存储与查询。

这套组合的优势在于轻量、开放、生态活跃，单节点可支撑百万级指标。短板也明显：需要自行维护整套系统，缺乏内置的告警治理、CMDB关联、排障闭环等企业级功能，日志和链路追踪需额外集成Loki、Tempo等组件。

适用场景：具备DevOps能力的技术团队；纯云原生、K8s为主的微服务架构；预算有限但有人力维护的开源技术栈企业。

三、Zabbix：企业级基础设施监控的开源标杆

Zabbix是企业级分布式开源监控平台，国内85%以上互联网企业曾采用。支持服务器、网络设备、数据库、虚拟化平台、云负载、Kubernetes集群等多源数据采集。C/S架构支持无限节点扩展，自动发现减少配置量，多级告警策略与远程执行能力成熟。

Zabbix强在基础设施监控的广度和稳定性，模板生态丰富。但深层需求需定制开发，内置绘图引擎有限，告警治理、根因分析等能力需二次开发。

适用场景：技术团队成熟、需深度定制的中大型企业；传统IT架构为主的基础设施监控；OT/IoT设备监控场景。

四、Datadog：SaaS模式的全栈可观测平台

Datadog是SaaS模式全栈监控平台，覆盖服务器、容器、应用、用户体验全链路。单个Agent同时采集指标、链路和日志，提供开箱即用的统一体验。支持1000余种第三方工具集成，AI驱动异常检测与多维数据分析能力成熟。2026年已推出专用AI可观测能力，覆盖MCP/LLM监控和GPU使用率。

Datadog优势在于功能全面、开箱即用、可视化领先。局限是SaaS模式，数据需出境，对数据主权敏感行业（金融、政务）存在合规风险；长期使用成本较高。

适用场景：纯云原生架构的互联网企业；跨国团队协同监控需求；对数据出境无合规限制的业务场景。

五、选型建议

四类方案代表了不同的技术路线和适用边界。信创合规要求高、混合IT架构复杂、需要一体化可观测体系的企业，可重点考察嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心这类本土一体化方案。云原生技术栈成熟、有人力维护开源组件的团队，Prometheus+Grafana组合仍是高性价比选择。基础设施监控为主、技术团队有定制能力的，Zabbix是成熟选项。无数据合规顾虑、追求开箱即用的云原生企业，Datadog的SaaS模式值得考虑。

FAQ

Q1：企业已部署Zabbix或Prometheus，是否需要替换为一体化可观测平台？

不一定需要替换。嘉为蓝鲸等平台可对接Zabbix、Prometheus等第三方数据，无需重构现有体系。企业可在保留现有采集层的前提下，上层叠加告警治理、CMDB关联、排障分析等能力。

Q2：信创环境下可观测平台选型需注意什么？

2025年底主流可观测平台对麒麟、统信UOS等国产OS兼容认证率已超91%。选型时需确认对国产CPU（鲲鹏、飞腾）、国产OS（麒麟、统信UOS）、国产数据库（达梦、人大金仓、OceanBase）、国产中间件（宝兰德、东方通）的实际适配情况。

Q3：AI在可观测领域的实际落地程度如何？

2026年AIOps正从概念验证走向规模化落地。当前主要落地场景包括：告警收敛与聚类分析（可过滤大量无效告警）、异常检测与时序预测、基于知识库的故障根因推荐、大模型驱动的对话式排障引导。但完全自动化的根因定位和自愈仍处于演进阶段。

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